Співзасновник Google Сергій Брін каже, що розвиток штучного інтелекту компанії досяг точки, коли її моделі активно допомагають створювати своїх власних наступників — динаміка, відома як рекурсивне самовдосконалення або RSI. Говорячи під час дискусії за круглим столом про створення нової моделі Google Gemini 4, Argon, Брін сказав, що розробка штучного інтелекту прискорюється всередині компанії і що компанія «починає переходити на цю бігову доріжку RSI».

«І тепер наші дослідники та модель працюють рука об руку, щоб створити наступну версію моделі», — сказав Брін під час круглого столу, яким Google поділився в середу. Його коментарі вперше оприлюднило видання Business Insider. Ці зауваження призвели до того, що співзасновник Google, який бере на себе дедалі активнішу роль у програмі Gemini, став учасником найзначніших дебатів у галузі: чи скоро системи штучного інтелекту вдосконалюватимуться швидше, ніж можуть інженери-люди. Щоб продовжити висвітлення цієї дискусії, слідкуйте за нашими [новинами дослідження ШІ] (https://aibuzzwire.news).

На що Брін вказав як на доказ

Брін вказав на частоту випусків моделі Flash від Google перед Gemini 4 як доказ того, що цикл зворотного зв’язку вже повертається. Мається на увазі те, що кожне покоління моделей скорочує час, необхідний для створення наступного, оскільки автоматизоване кодування, оцінка та інструменти дослідження поєднуються.

Власна документація Google щодо безпеки аргону, здається, підтверджує частину цього зображення. Відповідно до звіту про безпеку моделі, «агенти штучного інтелекту тепер працюють як високопотенційні помічники, які створюють більшість робочого коду та виправляють помилки, хоча зміни коду залишаються предметом перевірки людиною перед поданням». Іншими словами, компанія описує робочий процес, у якому моделі виробляють більшу частину коду, а люди залишають за собою остаточне слово щодо того, що відправляється.

Широкі дебати щодо RSI

Anthropic і OpenAI також заявили, що штучний інтелект може бути на порозі RSI, і звіт фірми Gladstone AI, опублікований цього тижня, викладає шляхи, як компанії, які займаються штучним інтелектом, рухаються до цього. Відповідно до звіту Business Insider, більшість дослідників, які працювали в компаніях, включаючи Anthropic, OpenAI і Google DeepMind, вважають, що RSI почнеться протягом наступних 3-12 місяців і може з’явитися раніше за відсутності державного втручання.

Чому хронологія важлива

Рекурсивне самовдосконалення — це не просто ще одна віха розвитку можливостей. Якщо моделі стають основною робочою силою для самих досліджень штучного інтелекту, темп прогресу стає важче передбачити і важче керувати ним. Ось чому минулого місяця видатні дослідники штучного інтелекту попередили RSI про те, що люди можуть втратити контроль над технологією, якщо не буде встановлено достатніх огорож.

Обрамлення Бріна було особливо поширеним. Замість того, щоб розглядати бігову доріжку RSI як віддалену гіпотезу, він описав її як робочу умову програми розробки моделей Google — дослідники та моделі працюють «рука об руку» над кожною наступною версією.

Контрапункти

Не всі в Google погоджуються з тим, наскільки швидко обертається маховик. У звітах у тому ж циклі новин зазначалося, що Google DeepMind не виявив значного прискорення досліджень і розробок машинного навчання у своїх власних оцінках, висновок, який розходиться з більш тривожною риторикою, що надходить від деяких конкурентів. Розрив між цими двома показаннями — співзасновник Google описує бігову доріжку, яка почала рухатися, і дослідники Google з безпеки, які не вимірюють різкого прискорення — сама по собі є миттєвим знімком того, наскільки невизначеним залишається поле щодо власної траєкторії.

Є також структурні застереження. Агенти, які створюють більшість робочого коду, все ще працюють під контролем людини, і більшість того, що сьогодні вважається «штучним інтелектом, що автоматизує дослідження штучного інтелекту», передбачає звуження простору пошуку, генерацію варіантів рішень і запуск оцінок — допомога високого рівня, а не автономне відкриття.

Що подивитися

Три речі покажуть спостерігачам, чи справжня метафора Бріна про бігову доріжку. По-перше, каденція випуску власних моделей Google, де коротші інтервали між поколіннями були б найчіткішим видимим сигналом. По-друге, чи почнуть інші передові лабораторії кількісно визначати, скільки їх дослідницьких та інженерних конвеєрів виконано на моделі, як це було зроблено у звіті Google про безпеку аргону. По-третє, чи діють уряди на підставі звітів, подібних до звітів ШІ Гладстона, опитувані дослідники якого чітко обумовили свій графік відсутністю втручання.

Економіка за біговою доріжкою

У коментарях Бріна є також проста комерційна логіка. Якщо моделі суттєво скорочують дослідницькі цикли, граничні витрати на кожне нове покоління моделей падають, і компанія, яка першою замикає цикл, отримує комплексну перевагу як у можливостях, так і в ціні. Google уже заявив про готовність агресивно конкурувати на другому напрямі, знижуючи ціни API конкурентів за допомогою Argon, випускаючи моделі класу Flash для великих обсягів робочих навантажень. Справжній маховик RSI посилив би цю стратегію, що пояснює, чому Google має всі стимули описати це як уже запущене.

Наразі значення круглого столу полягає в позиціонуванні: один із засновників Google публічно описує рекурсивне самовдосконалення не як сценарій ризику, а як робочу реальність компанії. Це переосмислення — від мисленнєвого експерименту до дорожньої карти — може виявитися найцікавішим моментом у циклі запуску Gemini 4, незалежно від результатів тестів.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →